• No results found

Measuring Container Port Complementarity and Substitutability with Automatic Identification System (AIS) Data – Studying the Inter-port Relationships in the Oslo Fjord Multi-port Gateway Region

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Share "Measuring Container Port Complementarity and Substitutability with Automatic Identification System (AIS) Data – Studying the Inter-port Relationships in the Oslo Fjord Multi-port Gateway Region"

Copied!
6
0
0

Laster.... (Se fulltekst nå)

Fulltekst

(1)

1 INTRODUCTION 

Among the objectives shared by countries within the  European  common  market  is  the  objective  of  improving  the  performance  of  their  multimodal  logistics chains. By 2030, 30% of goods (compared  with 2005) transported by road freight over 300 km in  Europe should shift to other transportation modes  such as seaborne; by 2050 this percentage should  increase to more than 50%, in order to achieve a more  competitive,  sustainable  and  resource‐efficient  transport  system  (European  Commission,  2011). 

Therefore,  knowledge  on  aspects  of  inter‐port  competition (Wang et al., 2005), particularly between  comparable and adjacent ports located within a single  gateway region (Notteboom, 2009, 2010) is essential in  order for both economic and sustainable development  reasons. Firstly, for a shipping liner to demand a port  service  and  the  port  to  supply  that  service,  the  provision of this service will ultimately be resource  demanding for the actors involved. Secondly, ports’ 

service availability and ship sailing routes and ports  called influence carriers’ operating costs, and may  include both economic, environmental and societal  aspects, for ships both at sea and in port. Therefore,  from  the  perspective  of  both  the  shipping  liner  companies, port authorities and governors, the actual  ship calls among the container ports in a gateway  region need to be ascertained. The rationale for this  study is that when conducting research on inter‐port  competition, port economic theory attests the concepts  of  complements  and  substitutes  (see  for  example  Wang et al., 2005). 

The research question in this study is to which  degree the container ports in the Norwegian Oslo  Fjord are competing with each other in attracting  shipping liners ship calls?   

Unit of analysis is container feeder ships actual  sailing  routes  and  roundtrips  between  adjacent  container gateway ports within the Oslo Fjord region.   

Measuring Container Port Complementarity and

Substitutability with Automatic Identification System (AIS) Data – Studying the Inter-port Relationships in the Oslo Fjord Multi-port Gateway Region

H. Schøyen & K. Hjelmervik 

University College of Southeast Norway, Borre, Norway 

H. Wang & O.L. Osen 

Norwegian University of Science and Technology, Ålesund, Norway 

ABSTRACT: This paper considers the degree of competition among small and medium‐sized container ports  located in a multi‐port gateway region. The level of port competition is evaluated by means of an analysis of the  revealed preferences in the port‐calling pattern of container feeder vessels deployed on their various links and  routes. Unit of analysis is feeder vessel sailing legs and ports stays at/between adjacent container ports. At these  ports’ terminals, ships are moored and loading and unloading of containers are performed. The vessel  movement data is provided by the Automatic Identification System (AIS). A study of the principal container  ports in the Oslo Fjord area is performed, measuring the actual container feeder traffic during the year of 2015. 

It is demonstrated to which extent ports in the Oslo Fjord region are acting as substitutes, and to which extent  they are functioning more as a complement to each other. 

http://www.transnav.eu

the International Journal on Marine Navigation

and Safety of Sea Transportation

Volume 11 Number 2 June 2017 DOI: 10.12716/1001.11.02.08

(2)

To  answer  the  research  question  the  complementarity and substitutability among adjacent  Oslo Fjord container ports is measured. The degree of  substitutability from a shipping operatorʹs standpoint  is  assessed  by  means  of  an  analysis  of  revealed  preferences in the Oslo Fjord container port‐calling  pattern of ships deployed on different trade routes. 

The container ship identification and motion data  in this study are provided by AIS. AIS is a telemetric  system  that  automatically  transmits  a  ship’s  information to ports and ships in the vicinity. To  obtain reliable AIS results (Harati‐Mokhtari et al.,  2007) we use static and dynamic ship information  from the AIS data. Static ship information include  static data such as ship IMO number and name, while  dynamic  motion‐related  information  include  information  such  as  GPS  positions.  AIS  interconnected sensors repeatedly and automatically  update dynamic information.   

This study is ‐ to our knowledge ‐ the first to study  the  foreland  dimension  of  complementarity  and  substitutability  within  a multiport  gateway region  with ship movement data from AIS.   

The paper is organized as follows: The next section  is a literature review of the previous studies on inter‐

port competition and the gauging of complementarity  and substitutability among container ports in multi‐

port gateway regions. The subsequent sections outline  the methodology used in the analysis, the data used  and the results obtained. The concluding remarks are  presented in the final section. 

2 LITERATURE REVIEW 

There is a vast literature considering the application  of  AIS  data  to  measure  ship  and  port  economic  performance or safety of operations, see for example  Naus et al., 2007; Ni Ni et al., 2011; Chen et al., 2016. 

To achieve insight into the degree of port competition  in  general,  and  specifically  neighbouring  ports’ 

competition,  the  theory  of  complementarity  and  substitutability  among  adjacent  gateway  ports,  as  presented by Notteboom (2009) will be described. The  level  of  substitutability  from  a  shipping  lineʹs  perspective can be measured by means of an analysis  of ship operators’ revealed preferences in the port  bundling and port‐calling pattern of ships deployed  on different trade routes. Notteboom (2009, p.745)  asserts: 

 ˈTwo load centres are perfect substitutes for a port  user if that user is willing to substitute one load  centre for another at a constant rateˈ 

 ˈTwo load centres are perfect complements if they  are  always  “consumed”  together  in  fixed  proportions by a port userˈ 

Moreover,  ˈA  high  degree  of  substitutability  between individual load centres is associated with  fierce  competition.  In  contrast,  a  high  level  of  complementarity  would  create  an environment  in  which mutual coordination prevails – at least for the  container market segment consideredˈ (Notteboom,  2009, p.745).   

Next, as we in this paper investigate adjacent ports  –or  ports  in  proximity‐  what  that  means  in  our 

context  needs  to  be  clarified.  This  is  not  straightforward, as there are several dimensions of  proximity;  one  example  of  dimensions  of  port  proximity is geographical proximity (Hall & Jacobs,  2009), which is the spatial distance between actors  and their activities. Another example of dimensions of  port proximity is functional proximity. Our two main  proximity dimensions, i.e. criteria,  when sampling  ports in this study, are: (1) geographical proximity; 

the  ports  are  within  the  same  geographical  area; 

which  is  the  Oslo  Fjord  region,  and  (2)  service  proximity; that ports provide the service of loading  and unloading containers ship‐to‐shore, performed  with either ports’ quay cranes or the ships own cranes  (lift‐on lift‐off, i.e. Lo‐Lo).  The Oslo Fjord region,  which can be characterised as a multi‐port gateway  region (Notteboom (2010), includes seven container  gateway  ports  within  the  Norwegian  port  trunk‐

network, see Figure 1. According to Berg and Schøyen  (2014),  these  ports  are  either  being  owned  by  municipalities: Either as an inter‐municipal company  or  as  municipal  businesses,  and  therefore  ports  compete  on  conditions  similar  to  any  private  enterprise.   

  Figure 1. The principal container ports in the Oslo Fjord  region. Compiled from Berg & Schøyen (2014). 

Figure 1 shows the ports in the multi‐port gateway  of the Oslo Fjord region. Drammen and Oslo are in  the northern end of the western and eastern fjord arm  respectively. Moss and Borg are located on the eastern  side of the Oslo Fjord. Kristiansand, Grenland, and  Larvik are on the western side. 

Foreland  denotes the  geographical  area  a  port  serves through networking with other feeder ports  (Bichou, 2013), the foreland considered in this paper  are the principal container ports in the Oslo Fjord  region, as depicted in Figure 1, the feeder network  between them, and with foreign ports, which are on  European mainland and the UK, see Section 5. 

(3)

3 METHOD 

In  this  section,  we  first  descript  the  method  to  ascertain ships’ port calls, that is to detect where and  when a ship is moored to a container quay. Thereafter  we  describe  the  method  applied  to  define  and  measure port‐calling patterns of ships linked to the  sampled ports.   

3.1 Ship movement and port call data from AIS 

The unique ship identification identity known as IMO  numbers of the ships and ships’ movement data are  based on Automatic Identification System (AIS) data  which  were  delivered  by  the  Norwegian  Costal  Administration, and are used to measure ship sailings  between these ports and evaluate some implication on  inter‐port competition. 

The AIS data (geographic positions in latitude (lat)  and longitude (long), and time) was sorted in time per  ship following Hjelmervik et al. (2017). The Universal  Transverse Mercator (UTM) positions in zone 33 were  calculated from the positions following the formulas  originally derived by Krüger (1912). The speed of ship  m at time step n is estimated by 

,1 ,

 

2 ,1 ,

2

1

n n n n

x m x m y m y m

n

m n n

m m

UTM UTM UTM UTM

SMG T T

  

  (1) 

where 

UTMx mn, ,UTMy mn,

 is the UTM position of  ship at time 

T

mn.   “A ship is defined as being  berthed in port at time 

T

mn if the speed of the ship is  equal to zero and its position is inside one of the  geographical  boxes  associated  with  the  container  terminals’  berth(s).  The  time  span  the  ship  lies  berthed at the terminal is the time from it arrived  until it left the port” Hjelmervik et al. (2017). 

3.2 Measurement of port bundles for roundtrips to a  gateway region 

Inter‐port  competition  can  be  defined  as  the  competition  between  (or  among)  different  ports  (Wang et al., 2005); within the context of the study  reported in this paper the discussion is limited solely  to container ports. 

The ports included in a roundtrip are the ports a  ship  visit  before  leaving  the  multi‐port  gateway  region. A ship is assumed to leave the gateway region  if there is a time span of more than 48 hours between  two subsequent berthings.   

Reshuffling the order of the port calls or port  swapping are common ways of handling ship delays  in multi‐port  gateway regions, for  the Oslo Fjord  region see Hordnes (2016). Therefore, the sequence or  logistical patterns (Bichou, 2013) the ports are called  within one roundtrip are not taken into consideration.   

Single‐port roundtrips are when only one port is  called in the gateway region for one and the same  roundtrip. Multi‐port roundtrips are when two or  more ports are called in the gateway region for one  and the same roundtrip.   

Figure 2 illustrates a multi‐port gateway region  (Notteboom, 2010) with ship roundtrips to foreign  ports outside the region.   

  Figure 2.  Schematic  illustration of  multi‐port  gateway  region with five ports, and roundtrip that includes two  ports in the  multiport gateway region and two foreign  ports.   

4 DATA   

The  paper  studies  container  Lo‐Lo  ship  traffic  between the Oslo Fjord ports during year 2015. The  geographical  location  of  these  ports’  container  terminals  and  their  nautical  approaches  were  identified from digital coastal maps provided online  by  the  Norwegian  Coastal  Administration.  Seven  container  ports  are  identified  and  considered,  consisting of eleven terminals. Each of those terminals  are equipped with  container handling cranes  and  yard  stacking  vehicles  to  load  and  discharge  ungeared container ships (Schøyen and Odeck, 2017). 

Data  on  the  individual  Oslo  Fjord  port’s  annual  container traffic, measured in Twenty feet Equivalent  Unit (TEU), for the year of 2015, were collected from  Statistics  Norway.  The dataset  contains AIS static  data, including IMO number and AIS dynamic data  such as time and ship position coordinates (lat and  long). More than 2.4 million AIS observations from  2 347 ships of different types are collected from 1  January  2015  to  31  December  2015.  Using  the  geographical  position  of  the  container  terminal(s)  situated in each port, combined with the AIS data, 97  different container ships were identified as berthing  at the aforementioned seven container ports. Table 1  depicts the sampled ports’ ship calls and container  traffic. 

Note that missing AIS signals and possible errors  when identifying container ship calls and container  traffic flow, might introduce noise in the data set. The  results  should  therefore  be  received  with  some  caution. 

 

(4)

Table 1. Ship traffic and container flow over the principal  container ports in the Oslo Fjord area. Compiled from AIS  and Statistics Norway. 

_______________________________________________ 

        Number of unique      Container traffic          container ships        per port, TEUs          Source: AIS          Source: 

Year 2015      < 5 calls  5 calls       Statistics Norway  _______________________________________________ 

Oslo        5        8        195 466  Drammen        4        13           59 464  Moss           5        19           63 107  Borg        5        8        45 879  Larvik          12       11           61 807  Grenland        14       7        34 557  Kristiansand      19       11           51 460  _______________________________________________ 

Total         511 740  _______________________________________________ 

 

Table 1 shows that the definitive large load centre  among the Oslo Fjord ports is the port of Oslo, with a  container traffic equal to 195 466 TEU, which equals  nearly  38%  of  the  combined  Oslo  Fjord  ports’ 

container traffic. 

5 RESULTS AND DISCUSSION 

Figure 3 shows examples of typical container feeder  pendulum  services,  illustrating  some  foreign  container ports, which to the Oslo Fjord ones are  connected. 

  Figure 3. Examples of typical container feeder pendulum  services. Compiled from Schøyen Bråthen (2015). The  continuous lines represent typical feeder service between  the Oslo Fjord ports and ports in Germany, Sweden and  Denmark. The dashed lines represents an example of an  intra‐European service between Oslo Fjord ports and ports  in the UK, the Netherlands, and Denmark.   

The roles of feeders in supply chains – relative to  the Oslo Fjord context – is explained in Schøyen & 

Bråthen  (2015).  Short  sea  container  shipping  in  Europe can be divided into two market segments. The  first  segment  serves  pure  intra‐European  transportation and is often referred to as short sea  shipping.   The second segment, feeder service, is an 

extension of the ocean liner market. A feeder service  connects at least two ports in order for the containers  to be redistributed to or from an ocean‐service in one  of these ports (UNECE, 2001). In this niche, feeders  represent  a  link  in  global  hub‐and‐spoke  containerized networks. For feeder services, flexibility  in routing and scheduling between ports and between  terminals within a port area is imperative. 

Totally 707 roundtrips with totally 1482 port calls  were  identified.  An  initial  analysis  gives  that  on  average 2.1 ports were called per roundtrip.   

Next, ships are frequently –  and on the same  roundtrip (time less than 48 hours)‐ moored to more  than one berth during one port call; that means they  are hauled from one terminal to another within the  port area, or between different quays at one terminal  within the port area. For port of Drammen, we find  three weekly and regular container ship calls, a closer  investigation  shows  that  Drammen  has  only  one  container ship berth, therefore sometimes ships go to  anchorage just outside the port after it has unloaded  containers and then returns to the berth for loading  after the other ship has finished its operation. If the  anchorage operation and stay has a duration of less  than 48 hours, that will be counted as one port call  within one roundtrip. 

  Figure 4. Illustration of roundtrips that includes Oslo Fjord  container ports. The lines connect ports that ship visits  during a roundtrip. 

To  go  in  more  details  about  the  differences  between  port  bundling  per  roundtrip  among  the  seven ports, Figure 4 is developed. The colored lines  in Figure 4 show the most common ship roundtrip  patterns  between  Oslo  Fjord  container  ports.  As  pointed out in Section 3, the sequence that the ports  are called within one roundtrip are not taken into  consideration.  The  widest  lines  between  ports  in  Figure 4 are the most common ship roundtrip, i.e. 

port bundle, which are the red lines that are forming  the triangle Grenland ‐ Oslo ‐ Moss. 

Figure 4’s labels on the circle’s rim show that there  were  154  different  container  ship  roundtrips  on 

(5)

Drammen and 343 on Oslo. For each individual port,  the circle’s rim has a certain arc length, which denotes  the combined number of roundtrip to that port. For  the part of on port’s arc length which have no lines  attached, this denotes roundtrips with calls to only  that  port  and  no  other  Oslo  Fjord  port  on  that  roundtrip; i.e. a single port roundtrip.   

Figure  5  depicts  number  of  container  ship  berthings at the two neighbouring ports located near  the most dense population areas in the capital of  Norway: Oslo and Drammen. 

  Figure 5. Number of berthings at three of the Oslo Fjord  container quays. 

During  2015,  the  number  of  berths  at  Oslo,  Ormsund,  was  reduced  until  the  container  quay  closed down on 1 January 2016. As illustrated in  Figure  5,  the  other  container  terminal  in  Oslo: 

Sjursøya,  did  not  increase accordingly. Drammen,  however, experienced an increase, which indicates  that Drammen and Oslo ports are competitors. Oslo  and Drammen ports are located in the end of two  different fjord arms, but have a largely overlapping  foreland and hinterland. Figures 4 and 5 show that  ship operators seldom decide to call on both Oslo and  Drammen at the same roundtrip. Therefore, these two  ports  will  typically  be  perceived  as  substitutes. 

Substitutes are characterized by fierce competition  (Notteboom, 2009), and Figure 4 informs – as an  example, that the ports of Oslo and Drammen were  competitors in respect of container business.   

Table 2 depicts –per individual port‐ number of  single port calls versus number of multi‐port calls. 

Figure 3 and Table 2 show that for many roundtrips  to the Oslo Fjord region, only one port is called, i.e. 

single‐port roundtrip. The column to  the right in  Table 2 shows that Drammen and Kristiansand were  the port with the highest single‐call ratio, with 42% 

and 50% respectively, i.e. they were the ports which  faced  the  highest  substitutability  and  foreland  competition ‐ measured in respect of attractiveness of  shipping companies.   

     

Table 2. Ratio of number of single‐port calls versus number  of multi‐port calls for roundtrips on Oslo Fjord container  ports. 

_______________________________________________ 

          Port calls      Single‐port     Multi‐port              within a      calls          calls            roundtrip     

        [No.]     [No.]         [No.]  

_______________________________________________ 

Oslo          342      83   (24%)     259  (76%)  Drammen      154      64   (42%)     90   (58%)  Moss         258      71   (28%)     187  (72%)  Borg          153      22   (14%)     131  (86%)  Larvik        223      3    (1%)      220  (99%)  Grenland      138      1    (1%)      137  (99%)  Kristiansand    214      106   (50%)     108  (50%)  _______________________________________________ 

Total no.        1482      350  (24%)     1132 (76%)  of port calls 

_______________________________________________ 

Total no.        707      350  (50%)     357  (50%)  of regional calls   

_______________________________________________ 

 

Table 3 shows the most common port bundles for  roundtrips on the Oslo Fjord container ports. The  most common port bundle is that ‐for one roundtrip‐

either  three ports or  one  port is called. Notably,  roundtrips with two port calls in the Oslo Fjord, are  relatively rare. 

Table 3.  The  seven  most  common  port  bundles  for  roundtrips on the Oslo Fjord container ports. 

_______________________________________________ 

Port bundle          Ports per   Roundtrips   Line          roundtrip       colours in          [No.]     [No.]     Figure 4    _______________________________________________ 

Grenland‐Oslo‐Moss      3        64       Red  Kristiansand‐Larvik‐Oslo   3        46       Blue  Larvik‐Drammen‐Moss    3        46       Green  Larvik‐Oslo‐Borg        3        41       Yellow  Larvik‐Drammen‐Moss‐    4        28       Purple    Borg 

Kristiansand‐Grenland‐    5        25      Light blue   Larvik‐Oslo‐Borg 

Oslo‐Moss         2        20       Orange  _______________________________________________ 

 

Table 3 shows that Oslo is included in five of the  seven  most  common  bundles.  Among  these  five  bundles,  three  (Grenland‐Oslo‐Moss,  Larvik‐Oslo‐

Borg  and  Kristiansand‐Grenland‐Larvik‐Oslo‐Borg)  are ships calling ports on both wester side and eastern  side of the Oslo fjord (confer Figure 1) and two are  calling only ports on one side of the fjord (west: 

Kristiansand‐Larvik‐Oslo and east: Oslo‐Moss). For  the two bundles where Oslo are not included (Larvik‐

Drammen‐Moss  and  Larvik‐Drammen‐Moss‐Borg),  the ships are calling ports both at the western side  and eastern side of the Oslo Fjord. 

6 CONCLUSION 

The research question of this study is to which degree  are the container ports in the Norwegian Oslo Fjord  competing  with  each  other  in  attracting  shipping  liners ship calls? The container ship calls to seven  neighbouring ports in the Oslo Fjord were studied  with AIS data, in an effort to investigate degree of  substitutability and complementarity between them.   

The theoretical contribution of this paper is that a  framework for applying AIS data is developed and 

(6)

presented to analyse revealed preference of shipping  liners when performing roundtrips on ports in the  Oslo Fjord multi‐port region. 

Half of the feeder ship roundtrips between Oslo  Fjord ports and foreign ports call one single port in  the Oslo Fjord; for the other half they call multi‐ports  in the Oslo Fjord. Notably, for multi‐port calls, three  port calls are  more  common than two port calls: 

Feeder services frequently connect ports located at the  western and  eastern side of the Oslo Fjord. It is  demonstrated to which extent some of the ports in the  Oslo Fjord region are acting as substitutes, and to  which  extent  some  ports  functions  more  as  a  complement to the largest load centre: Oslo. 

The  results  presented  should  be  relevant  and  useful for shipping companies, port and container  terminal managers and policy makers both on port  foreland development, for example nautical access,  hinterland connections, for example road planning,  and for researchers within the field of ship routing  and port economics. The method and results provided  are probably less valuable for each individual port  manager and container terminal operator, as their  ship traffic are known for them in their own collected  statistics. 

However,  the  results  should  be  received  with  some caution, as there bound to be noise in the data  and the presented results, due to missing AIS signals  and possible errors when identifying container ship  calls  and  container  traffic  flows.  Regarding  the  former,  the  AIS data  can be considered  as fairly 

ʺcleanʺ,  as  they  originated  from  automatically 

generated GPS‐signals and not from human input  into the AIS‐system, which frequently contain errors  in the given context. Thus, one future area of potential  studies is to make a closer investigation on what is a  container ship – in respect of ship design and freight  capability‐ and what are the container traffic flows (in  TEUs)  and  commodities  transported  between  the  ports considered. Another possible future extension in  the  container  port  competition  and  cooperation  context is to apply different approaches to the same  dataset, thus triangulating the findings and exploring  the validity of the approaches.   

REFERENCES 

Berg, Ø. Schøyen, H. 2014. How can cooperation and  collaboration between two neighbouring ports within  the Oslofjord area become reality? In: Francesc Xavier  Martinez de Oses Marcel∙la Castells Sanabra (eds.),  Maritime Transport VI, Proceedings of the 6th International  Conference on Maritime Transport, 25‐27 June, 2014 p. 469‐

488. Universitat Politècnica de Catalunya, BarcelonaTech  (UPC), Spain. 

Bichou, K. 2013. Port operations, planning and logistics. 

Routledge, Oxon. 

Chen, L., Zhang, D., Ma, X., Wang, L., Li, S., Wu, Z. & Pan,  G. 2016. Container Port Performance Measurement and  Comparison Leveraging Ship GPS Traces and Maritime  Open Data. IEEE Trans on Intel Trans Sys 17(5): 1227‐

1242. 

European  Commission.  2011.  Roadmap  to  Single  European Transport Area‐Towards competitive and  resource  efficient  transport  system. White  Paper,  COM 144. 28. March. 

Hall, P., V. & Jacobs, W. 2009. Ports in Proximity, Proximity  in Ports: Towards  Typology. In  Theo Notteboom,  César  Ducruet  Peter  de  Langen  (eds.),  Ports  in  Proximity. Competition and Coordination among Adjacent  Seaports: 29‐41. Farnham: Ashgate. 

Harati‐Mokhtari, A., Wall, A., Brooks, P. Wang, J. 2007. 

Automatic Identification System (AIS): data reliability  and human error implications. J of Nav 60(03): 373‐389. 

Hjelmervik, K., Schøyen, H., Wang, H., O. L. Osen, O. 

2017.  Measuring  port  berth  utilisation  with  Automatic  Identification System (AIS) data. Submitted to Marener  2017. 

Hordnes,  K.  A.  2016. Route  Planning:  Performance  improvements for short sea container feeder lines in the  Oslo  fjord. Master  thesis  in  Maritime  Management. 

University  college  of  Southeast  Norway:  Norway. 

Available  at: 

https://brage.bibsys.no/xmlui/handle/11250/2420152?loc ale‐attribute=no. Accessed: January 20, 2017. 

Krüger, L. 1912. Konforme Abbildung des Erdellipsoids in  der  Ebene.  Veröffentlichung  Königlich  Preuszischen  geodätischen Institutes Neue Folge 52. 

Naus, A., Makar, A., Apanowicz, J. 2007. Usage AIS Data  for Analyzing Ship’s Motion Intensity. Int on Marine  Nav and Safety of Sea Trans, 1 (3): 237‐242. 

Ni Ni, H.Y., Hu, Q., Shi, C.J. 2011. Studying Probability of  Ship Arrival of Yangshan Port with AIS (Automatic  Identification System). Int on Marine Nav and Safety of  Sea Trans, 5 (3): 291‐294. 

Notteboom,  T.  E.  2009.  Complementarity  and  substitutability  among  adjacent  gateway  ports. Environment and Planning A, 41(3): 743‐762. 

Notteboom, T. E. 2010. Concentration and the formation of  multi‐port gateway regions in the European container  port system: an update. J of Trans Geography 18(4): 567‐

583. 

Schøyen, H. Bråthen, S. 2015. Measuring and improving  operational  energy  efficiency  in  short  sea  container  shipping. Research in Trans Bus & Man 17: 26‐35. 

Schøyen, H. Odeck, J. 2017. Comparing the productivity  of Norwegian and some Nordic and UK container ports  – An application of Malmquist Productivity Index. Int J  of Shipping and Trans Logistics 9 (2): 234‐256. 

UNECE. 2001. Terminology on combined transport. NewYork  and  Geneva:  United  Nations.  Available  at: 

www.unece.org. Accessed: January 19, 2017. 

Wang, T.‐F., Cullinane, K., Song, D.‐W. 2005. Container  Port  Production  and  Economic  Efficiency.  Basingstoke: 

Palgrave‐Macmillan.

 

Referanser

RELATERTE DOKUMENTER

When ENVISAT, RADARSAT-2, TerraSAR-X, and the COSMO SkyMed satellites were available, research on these satellites have shown that cross-polarisation (HV (Horizontal

Port C claimed that: “If you have many port related green or sustainable businesses, you obtain a green image and achieve a competitive advantage in competition with other

From the different studies on container and cargo throughput forecasting, it is found that authors have shown the connection between container throughput and

The goal of the thesis was ambitious - to identify supply chain strategies of three different port stakeholder groups – port authorities, port operators and port

The Port Environmental Performance Index is an impact assessment tool that is strategic in nature and has the objective of facilitating environmental integration and the

The crucial need for revisions and need for more effective security measures for ports facilities and ships led to the adoption of the International Ship and Port Security

We consider four port governance models d service port, tool port, landlord port and private port d as alternatives, and fi ve GPM practices d internal

The learning objectives in the field of knowledge are mainly port operations with focus on container terminals, port costs, port pricing, key performance